Kā AI varētu ātrāk izveidot datora mikroshēmas

Pētnieki izmanto mākslīgo intelektu, lai ātrāk izveidotu datoru mikroshēmas. Nozares speciālisti apgalvo, ka centieni, visticamāk, nodrošinās labākas mikroshēmas par zemākām cenām lietotājiem.

Google nesen paziņoja, ka izmanto AI, lai palīdzētu izstrādāt nākamās paaudzes mašīnmācīšanās mikroshēmas. Pēc vairāku gadu ilgas izpētes uzņēmuma AI centieni atmaksājas un tiks izmantoti gaidāmajā mikroshēmā, kas paredzēta AI aprēķināšanai. rakstā, kas publicēts žurnālā Nature.

"Autonomās mikroshēmas dizaina skaistums ir tāds, ka tas ievērojami samazina šķēršļus uzņēmumiem piekļūt AI mikroshēmu jaudai jo ir nepieciešams mazāk dizaineru, lai izveidotu augstas kvalitātes un lietojumprogrammām optimizētu dizainu," Stelios Diamantidis, vecākais direktors

Konspekts Mākslīgā intelekta risinājumi, kas ražo AI programmatūru mikroshēmu projektēšanai, teikts e-pasta intervijā.

"Galu galā tas nodrošinās lielākas ērtības, drošību, automatizāciju un nevainojamu saziņu gandrīz visos mūsu dzīves aspektos par zemākām izmaksām un plašāku lietojumu klāstu."

Datori Celtniecība Datori

Google izmanto AI, lai izveidotu labākas AI versijas, plānojot mikroshēmas dizainu. Programmatūra atrod labāko vietu tādu komponentu kā CPU un atmiņas ievietošanai, ko ir grūti izdarīt tik mazos mērogos.

"Mūsu metode ir izmantota ražošanā, lai izstrādātu nākamās paaudzes Google TPU," raksta autori rakstā, ko vadīja Google sistēmu mašīnmācības līdzvadītāji Azalia Mirhoseini un Anna Goldija.

Google pētnieki apgalvoja, ka AI dizainam varētu būt "liela ietekme" uz mikroshēmu nozari. Pēc zinātnieku domām, jaunā Google metode var izveidot izgatavojamu mikroshēmu plānus mazāk nekā sešās stundās visās būtiskajās detaļās, tostarp veiktspējā, enerģijas patēriņā un mikroshēmā, ir salīdzināmi vai labāki par tiem, ko izstrādājuši eksperti apgabalā. Šī metode varētu ietaupīt tūkstošiem stundu cilvēka darba katrai mikroshēmu paaudzei.

Facebook galvenais AI zinātnieks Jans Lekuns slavēja papīru kā "ļoti jauks darbs" vietnē Twitter, sakot, ka "šī ir tieši tāda veida vide, kurā RL spīd".

Kā šaha spēle

Mikroshēmas projektēšana var aizņemt cilvēku eksperimentu nedēļas, sacīja Diamantidis. Viņš šo procesu salīdzināja ar šaha spēli, jomu, kurā mākslīgais intelekts jau ir uzvarējis cilvēkus.

"Lai sniegtu priekšstatu par tipiskas mūsdienu integrētās shēmas (IC) dizaina sarežģītību, apsveriet šādu salīdzinājumu," viņš piebilda. “Šaha spēlē ir aptuveni no 10 līdz 123 [pakāpes] stāvokļu vai potenciālo risinājumu skaitam; izvietošanas procesā, izstrādājot pašreizējās dienas mikroshēmu, tas ir no 10 līdz 90 000.

Diamantidis prognozē, ka mākslīgā intelekta dizains varētu palielināt mikroshēmas veiktspēju un energoefektivitāti līdz vairāk nekā 1000 reižu pašreizējam līmenim.

"Šīs plašās telpas meklēšana ir ļoti darbietilpīgs darbs, kas parasti prasa daudzu nedēļu eksperimentus un bieži vien tiek vadīts no pagātnes pieredzes un cilšu zināšanām," viņš piebilda. "Ar MI iespējots mikroshēmu dizains ievieš jaunu, ģeneratīvu optimizācijas paradigmu, kas izmanto pastiprināšanas-mācības (RL) tehnoloģiju, lai autonomi meklētu dizaina telpas optimāliem risinājumiem."

Mikroshēmu AI dizains strauji aug, sacīja Diamantidis. Viņš apgalvoja, ka Synopsys ir vadošais ar AI iespējotu mikroshēmu projektēšanas rīku piegādātājs, un tā klienti ir visi lielākie pusvadītāju un elektronikas uzņēmumi pasaulē. Šie uzņēmumi vai nu piegādā mikroshēmas mobilajām ierīcēm, vai izstrādā augstas veiktspējas skaitļošanas sistēmas un datu centrus, telekomunikāciju iekārtas un automobiļu lietojumprogrammas.

"Mēs nevaram nosaukt konkrētus klientus, taču tikai dažu pēdējo mēnešu laikā mūsu AI rīku lietotāji ir spējuši iestatīt un pēc tam uzreiz pārspēt pasauli rekordus projektēšanas produktivitātē, spējot ar vienu inženieri nedēļās sasniegt to, kas agrāk prasīja veselām ekspertu komandām mēnešus," Diamantidis teica.

Galu galā lietotāji būs tie, kas gūs labumu no labāka mikroshēmu dizaina, sacīja Diamantidis. Viņš piebilda, ka "to visu virza mūsu vēlme apstrādāt vairāk datu, vairāk automatizēt funkcijas mūsu izmantotajos produktos un integrēt vairāk informācijas gandrīz visā, kas skar mūsu dzīvi."